論文の概要: Experimental nonclassicality in a causal network without assuming freedom of choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07263v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 18:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 16:44:33.375454
• Title: Experimental nonclassicality in a causal network without assuming freedom of choice
• Title（参考訳）: 選択の自由を仮定しない因果ネットワークにおける実験的非古典性
• Authors: Emanuele Polino, Davide Poderini, Giovanni Rodari, Iris Agresti, Alessia Suprano, Gonzalo Carvacho, Elie Wolfe, Askery Canabarro, George Moreno, Giorgio Milani, Robert W. Spekkens, Rafael Chaves and Fabio Sciarrino
• Abstract要約: ベル実験では、共通の原因のみが結果に作用する。この因果構造では、因果関係が本質的に量子的にモデル化されている場合にのみ、ベルの不等式違反が説明できる。 ここでは,3つの測定所を共通原因によって相互に接続し,外部入力を行わない三角形因果ネットワークという,そのような例を実現するフォトニック実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5949967357689445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a Bell experiment, it is natural to seek a causal account of correlations wherein only a common cause acts on the outcomes. For this causal structure, Bell inequality violations can be explained only if causal dependencies are modelled as intrinsically quantum. There also exists a vast landscape of causal structures beyond Bell that can witness nonclassicality, in some cases without even requiring free external inputs. Here, we undertake a photonic experiment realizing one such example: the triangle causal network, consisting of three measurement stations pairwise connected by common causes and no external inputs. To demonstrate the nonclassicality of the data, we adapt and improve three known techniques: (i) a machine-learning-based heuristic test, (ii) a data-seeded inflation technique generating polynomial Bell-type inequalities and (iii) entropic inequalities. The demonstrated experimental and data analysis tools are broadly applicable paving the way for future networks of growing complexity.
• Abstract（参考訳）: ベル実験では、共通の原因のみが結果に作用する相関関係の因果的説明を求めるのが自然である。 この因果構造のために、ベルの不等式違反は因果依存が本質的に量子的にモデル化される場合にのみ説明できる。 またベルの向こうには、非古典主義を目撃できる広大な因果構造があり、場合によっては自由な外部入力さえ必要としない。 ここでは,3つの測定所を共通原因によって相互に接続し,外部入力を行わない三角形因果ネットワークという,そのような例を実現するフォトニック実験を行う。 データの非古典性を実証するため、3つの既知の手法を適応し改善する。 (i)機械学習に基づくヒューリスティックテスト (II)多項式ベル型不等式を生成するデータ式インフレーション手法 (iii)エントロピー不等式。 実証された実験およびデータ分析ツールは、複雑さの増大する将来のネットワークへの道のりを広く適用できる。

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